• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.71-80
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• 2002

영구자석형 선형동기전동기(PMLSM)는 고속, 고추력의 직선추진이 가능하므로 산업현장에서 위치결정장치나 물류반송시스템 및 공작기계 등의 선형 서보 시스템에 이용이 되고 있다. 본 논문에서는 PMLSM의 AC 서보화를 위해 동기 프레임상에서 제어구조가 미리 설정된 스위칭 함수에 따라 불연속적으로 변화되는 가변구조 전류제어방식 및 간접 벡터제어이론을 기본으로하여 도달시간을 제거하고, 구동시스템의 추력 이용도를 높이기 위해 파라미터 변동과 한정된 외란에 거의 영향을 받지 않으며 오버슈트가 없는 고속응답을 실현하기 위해 슬라이딩 모드제어 알고리즘을 제안하여 PMLSM의 위치제어에 적용하고자 한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.171-177
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• 2014

A two-dimensional particle image velocimetry (2D PIV) system in a towing tank is employed to measure a wake field of a very large crude oil carrier model with rotating propeller in self propulsion condition, to identify characteristics of wake of a propeller working behind a ship. Phase-averaged and time-averaged flow fields are measured for a horizontal plane. Scale ratio of the model ship is 1/100 and Froude number is 0.142. By phase-averaging technique, trajectories of tip vortex and hub vortex are identified and characteristic secondary vortex distribution is observed in the hub vortex region. Propeller wake on the starboard side is more accelerated than that on the port side, due to the difference of inflow of propeller blades. The hub vortex trajectory tends to face the port side. With the fluctuation part of the phase-averaged velocity field, turbulent kinetic energy (TKE) is also derived. In the center of tip vortex and hub vortex region, high TKE concentration is observed. In addition, a time-averaged vector field is also measured and compared with phase-averaged vector field.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.93-100
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• 2007

지난 10년 동안 인터넷은 빠른 속도로 모든 분야에 확산되어 왔으면 이와 비슷한 현상으로 최근 몇 년 동안 무선 네트워크의 확산 역시 빠른 속도로 보급되고 있는 추세이다. 그리고, 무선 네트워크 공격 시도 및 침입에 성공하는 공격의 횟수도 증가하고 있다. 이런 무선 네트워크 위협을 극복하기 위해 기존의 TMS는 필요에 따라 자동화되고 능동적인 대응 수단을 제공하기도 하지만, 새로운 형태의 무선 공격 등에는 효율적으로 대응하지 못한다는 취약점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 정보검색분야에서 사용되는 Vector Space모델을 이용해 실시간으로 유입되는 패킷과의 유사도를 비교하여, 분석된 유사도의 패턴을 분석해 무선 네트워크의 이상 징후를 탐지하고 자동으로 분류하는 기법을 설계했다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권3호
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• pp.56-63
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• 2015

Several fields of science have demanded large-scale workflow support, which requires thousands of CPU cores or more. In order to support such large-scale scientific workflows, high capacity parallel systems such as supercomputers are widely used. In order to increase the utilization of these systems, most schedulers use backfilling policy: Small jobs are moved ahead to fill in holes in the schedule when large jobs do not delay. Since an estimate of the runtime is necessary for backfilling, most parallel systems use user's estimated runtime. However, it is found to be extremely inaccurate because users overestimate their jobs. Therefore, in this paper, we propose a novel system for the runtime prediction based on workload-aware clustering with the goal of improving prediction performance. The proposed method for runtime prediction of parallel applications consists of three main phases. First, a feature selection based on factor analysis is performed to identify important input features. Then, it performs a clustering analysis of history data based on self-organizing map which is followed by hierarchical clustering for finding the clustering boundaries from the weight vectors. Finally, prediction models are constructed using support vector regression with the clustered workload data. Multiple prediction models for each clustered data pattern can reduce the error rate compared with a single model for the whole data pattern. In the experiments, we use workload logs on parallel systems (i.e., iPSC, LANL-CM5, SDSC-Par95, SDSC-Par96, and CTC-SP2) to evaluate the effectiveness of our approach. Comparing with other techniques, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 69.08%.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.73-82
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• 2014

LM 알고리즘은 비선형 시스템의 least square problem을 풀기위해 사용되는 것으로, 다양한 분야에서 활용되고 있는 중요한 알고리즘이다. 하지만 응용 분야의 목적 함수가 복잡하고 고차원인 경우, 목적 함수의 연산 횟수가 많아지고, 내부에서 연산되는 행렬 및 벡터 연산에 시간이 많이 소요되어, 임베디드 환경에서의 실시간 동작을 위해서는 하드웨어 가속기 설계가 불가피하다. 본 논문에서는 LM 알고리즘을 하드웨어로 설계하였으며, 반복되는 목적 함수 연산을 파이프라인 처리 하고, 행렬 및 벡터 연산은 데이터 입력 주기를 줄여 속도를 향상시켰다. 설계한 LM 알고리즘의 하드웨어 성능을 측정하기 위해, 응용분야로 3D reconstruction의 한 부분인 refining fundamental matrix(RFM)를 적용하였다. 실험 결과 소프트웨어와 비슷한 정확도를 가지면서, 최대 74.3배의 속도 향상을 볼 수 있었다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제25권2호
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• pp.225-234
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• 2001

This paper represents the vector fields, three dimensional mean velocities, the turbulent intensities, the turbulent kinetic energy, and the Reynolds shear stresses in the X-Y plane of gas swirl burner with a cone type baffle plate measured by using X-probe from hot-wire anemometer system. This experiment is carried out at flow rates 350 and 450ℓ/min respectively, which are equivalent to the combustion air flow rate necessary for heat release 15,000 kcal/hr in gas furnace, in the test section of subsonic wind tunnel. The vector plot shows that the maximum axial mean velocity component exists in the narrow slits situated radially on the edge of gas swirl burner, for that reason, there is some entrainment phenomena of ambient air in the outer region of burner. Moreover, mean velocities in the initial region are largely distributed near the outer region of burner at Y/R≒0.97, but they diffuse and develop into the center flow region of burner according to the increase of axial distance. The turbulent intensities and the turbulent kinetic energy due to large inclination of mean velocity and swirl effect show that the maximum value in the initial region of burner is formed in the narrow slits situated radially on the edge of gas swirl burner and large values are mainly formed in the entire region of burner after X/R=2.4358, hence, the combustion reaction is anticipated to occur actively near this region. And the Reynolds shear stresses are also largely distributed from slite to vanes of gas swirl burner in the intial region, but their values largely disappear after X/R=3.2052.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권2호
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• pp.89-94
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• 2016

본 논문에서는 SIFT 기술자를 이용한 얼굴 특징과 SVM 분류기로 표정인식을 수행하는 방법에 대하여 제안한다. 기존 SIFT 기술자는 물체 인식 분야에 있어 키포인트 검출 후, 검출된 키포인트에 대한 특징 기술자로써 주로 사용되나, 본 논문에서는 SIFT 기술자를 얼굴 표정인식의 특징벡터로써 적용하였다. 표정인식을 위한 특징은 키포인트 검출 과정 없이 얼굴영상을 서브 블록 영상으로 나누고 각 서브 블록 영상에 SIFT 기술자를 적용하여 계산되며, 표정분류는 SVM 알고리즘으로 수행된다. 성능평가는 기존의 LBP 및 LDP와 같은 이진패턴 특징기반의 표정인식 방법과 비교 수행되었으며, 실험에는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 사용하였다. 실험결과, SIFT 기술자를 이용한 제안방법은 기존방법보다 CK 데이터베이스에서 6.06%의 향상된 인식결과를 보였으며, JAFFE 데이터베이스에서는 3.87%의 성능향상을 보였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권2호
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• pp.205-210
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• 2014

기계시스템의 결함을 진단하기 위한 방법으로 패턴인식 기법이 널리 사용되고 있다. 진동신호의 변화를 감지하여 기계시스템의 건전성을 판단하는 방법이 패턴인식 기법이다. 대표적 패턴 인식기법으로 최근 은닉 마르코프 모델과 인공신경망이 여러 분야에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 결함진단에 은닉 마르코프 모델과 인공신경망을 혼합한 방법이 제시되었으며 결함진단 대상 구조물로는 크랙을 가진 회전하는 풍력터빈 블레이드가 선정되었다. 본 연구에서는 크랙발생 여부뿐만 아니라 그 위치 및 크기도 동시에 진단하고자 하였다. 아울러서 본 연구에서는 일정 주파수들을 갖는 모멘트를 대상 구조물에 가함으로써 외부 잡음에도 불구하고 높은 결함진단 확률을 가질 수 있도록 하였다.

• 한국수정란이식학회지
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• 제33권4호
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• pp.245-254
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• 2018

Pigs are considered as optimal donor animal for the successful xenotransplantation. To increase the possibility of clinical application, genetic modification to increase compatibility with human is an important and essential process. Genetic modification technique has been developed and improved to produce genetically modified pigs rapidly. CRISPR/Cas9 system is widely used in various fields including the production of transgenic animals and also can be enable multiple gene modifications. In this study, we developed new gene targeting vector and enrichment system for the rapid and efficient selection of genetically modified cells. We conducted co-transfection with two targeting vectors for simultaneous inactivation of two genes and enrichment of the genetically modified cells using MACS. After this efficient enrichment, genotypic analysis of each colony showed that colonies which have genetic modifications on both genes were confirmed with high efficiency. Somatic cell nuclear transfer was conducted with established donor cells and genetically modified pigs were successfully produced. Genotypic and phenotypic analysis of generated pigs showed identical genotypes with donor cells and no surface expression of ${\alpha}$-Gal and HD antigens. Furthermore, functional analysis using pooled human serum revealed dramatically reduction of human natural antibody (IgG and IgM) binding level and natural antibody-mediated cytotoxicity. In conclusion, the constructed vector and enrichment system using MACS used in this study is efficient and useful to generate genetically modified donor cells with multiple genetic alterations and lead to an efficient production of genetically modified pigs.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.175-183
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• 2021

영상의 세부 분류에 대한 연구는 계속적으로 발전하고 있지만, 다형성의 성질을 갖는 동물에 대한 객체인식 연구는 더디게 진행되고 있다. 본 논문은 개와 고양이에 해당하는 애완동물 이미지만을 이용하여, 세부 분류인 동물의 종을 분류하는 방법 중 영상처리를 이용한 방법과 딥러닝을 이용한 방법을 비교하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 영상처리를 이용한 방법으로 객체 분리를 위해 Grab-cut 알고리즘을 사용하고, 영상 인코딩을 위해 Fisher Vector를 사용한 방법을 제안한다. 다른 방법으로는 기계학습으로 여러 분야에서 좋은 성과를 얻고 있는 딥러닝을 이용하였으며, 그 중에서도 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보인 Convolutional Neural Network(CNN)과 구글에서 제공하는 오픈소스 기반 딥러닝 프레임워크인 Tensorflow를 활용하였다. 제안하는 각각의 방법에 대해 37종의 애완동물 이미지, 총 7,390장에 대해 실험하여 그 효과를 검증 및 비교하였다.